HPE Edge Computing auf Basis von HPE ProLiant Edge Computing-Lösungen
Hohe Leistung am Edge. Präzision im großen Maßstab. Sicheres und High Performance Computing – überall dort, wo Ihre Daten entstehen. HPE ProLiant Edge Computing-Lösungen bieten die Sicherheit, Leistung und vereinfachte Verwaltung, die für KI- und Echtzeit-Workloads an Ihren Edge-Standorten erforderlich sind.
KI am Edge beschleunigen
Das HPE ProLiant Compute Edge-Portfolio ermöglicht Ihnen den zuverlässigen Betrieb und eine nahtlose Skalierung Ihrer Edge-KI – von integrierter Sicherheit über Automatisierung bis hin zu Leistung und Integration für leistungsstarke KI-Inferenz.
Sicherheit stärken – vom Chip bis zur Cloud
Sichern Sie jeden Edge-Standort mit kontinuierlichem, integriertem Schutz, der auf einer soliden Silicon Root of Trust-Basis beruht. Gewährleisten Sie durchgängige Integrität von der Fertigung bis zum Ende der Lebensdauer, während automatisierte Compliance, verifizierte Geräteidentität und granulare Zugriffskontrollen Ihnen helfen, den zunehmenden Cyber- und physischen Bedrohungen einen Schritt voraus zu sein.
Maximieren Sie die Workload-Performance in jeder Umgebung
Führen Sie KI-Inferenz, Echtzeit-Analytik und branchenspezifische Workloads genau dort aus, wo Daten entstehen – mit leistungsstarken, energieeffizienten und speziell entwickelten Systemen. GPU-fähige und robuste Designs gewährleisten einen zuverlässigen Betrieb an rauen, abgelegenen oder beengten Standorten und reduzieren gleichzeitig den Betriebsaufwand.
Betriebsoptimierung an verteilten Standorten
Verwalten Sie Tausende von Servern mit cloud-nativer Einfachheit. Automatisieren Sie Updates, gewinnen Sie vorausschauende Einblicke und vereinheitlichen Sie die Überwachung, um Ausfallzeiten zu reduzieren und manuellen Aufwand zu eliminieren. Ermöglichen Sie Ihren IT-Teams die Leistungsoptimierung – kein Vor-Ort-Support erforderlich.
Unsere Kunden
Setzen Sie KI dort ein, wo Ihr Unternehmen tätig ist
Beschleunigen Sie Einblicke und Maßnahmen, indem Sie KI dort einsetzen, wo Daten entstehen. Reduzieren Sie Latenzzeiten, verbessern Sie die Entscheidungsfindung, senken Sie Cloud- und Bandbreitenkosten und stärken Sie den Datenschutz durch lokale Verarbeitung. Erfahren Sie, wie Edge-KI die Effizienz branchenübergreifend steigert, und lernen Sie praktische Schritte kennen, um einen überzeugenden Business Case zu erstellen und mit robusten, leistungsstarken Edge-Systemen sicher zu skalieren.
Platzieren Sie jeden Workload dort, wo er den größten Nutzen bringt
Ermitteln Sie für jeden Workload den richtigen Standort – ob Edge, Cloud oder hybrid – indem Sie Latenz, Datengravitation, Compliance, Bandbreite und betriebliche Einschränkungen berücksichtigen. Erfahren Sie, warum ein hybrides Edge-to-Cloud-Modell die beste Balance zwischen Leistung, Sicherheit, Kosteneffizienz und Ausfallsicherheit bietet, und entdecken Sie, wie Sie eine Architektur entwerfen, die Echtzeitinformationen beschleunigt und gleichzeitig die zentrale Kontrolle aufrechterhält.
Stärken Sie Ihre Edge-Strategie in einer hybriden Welt
Erfahren Sie, wie Sie Leistung, Sicherheit und Effizienz verbessern können, indem Sie jeden Workload dort platzieren, wo er den größten Nutzen bringt. Diese Analyse von ESG (jetzt Omdia) zeigt, wie robuste, auf Silizium basierende HPE ProLiant Edge-Server und einheitliches Cloud-natives Management Ihnen dabei helfen, KI und unternehmenskritische Anwendungen zuverlässig am Edge auszuführen – damit Sie schneller handeln, Daten schützen und mit Zuversicht im großen Maßstab arbeiten können.
Top-Anwendungsfälle in der Branche für Edge Computing
Bank- und Finanzdienstleistungen
- Betrugserkennung und Risikoprävention in Echtzeit
- Automatisierte Filialabläufe und -analysen
- Intelligente Geldautomatennetzwerke
- Videoanalyse in Filialen
- Verbesserte Schadensregulierung und Risikobewertung
Regierung und Verteidigung
- Intelligente Städte
- Katastrophenreaktion und -koordination
- Tactical Edge Compute (SWaP-optimiert)
- Standort- und Installationssicherheit
- Überwachung kritischer Infrastrukturen
Gesundheitswesen
- Beschleunigung medizinischer Bildgebung am Edge
- Analysen zur Patientensicherheit und Sturzprävention
- Asset- und OP-Workflow-Verfolgung
- Vor-Ort-Verarbeitung klinischer Daten zur Einhaltung der Compliance
- Zugangskontrolle und Perimetersicherheit
Fertigung
- Bildbasierte Qualitätsprüfung
- Vorausschauende Wartung und Zustandsüberwachung
- Digitale Zwillinge und autonome Pfade
- Arbeitssicherheit und PSA-Konformität
- Energieoptimierung und Ertragsanalysen
Einzelhandel
- Verlustprävention mit Vision AI
- Echtzeit-Inventar und Shelf Intelligence
- Warteschlangen- und Flussanalysen
- SmartPay und ausfallsichere POS
- Dynamische Preisgestaltung und kontextbezogene Beschilderung
Telekommunikation
- vRAN/Open RAN am Edge
- Optimierte Spektrumzuweisung
- Netzwerkleistungsoptimierung
- Bereitstellung und Zwischenspeicherung von Inhalten am Edge
- Vorausschauende Wartung
Unsere Partner und Kunden
HPE ProLiant Compute – Edge-Serverportfolio
 HPE ProLiant MicroServer |  HPE ProLiant ML30 |  HPE ProLiant ML110 |  HPE ProLiant ML350 |  HPE ProLiant DL20 |  HPE ProLiant DL110 |  HPE ProLiant DL145 |  HPE ProLiant EL8000s |  HPE Edgeline EL8000t |  HPE ProLiant Compute EL9000 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Edge-Workloads | IT für kleine Unternehmen | KMU, Außenstelle, Datei-/Web-/E-Mail-Server, Point-of-Sale, Einstiegs-KI | KMU, Virtualisierung, Datenbanken und Büroproduktivität, Einstiegs-KI | Geschäftskritische Workloads für kleine und mittlere Unternehmen – ERP, CRM, Datenbanken, Virtualisierung und KI | KMU, Außenstelle, Datei-/Web-/E-Mail-Server, Point-of-Sale, Einstiegs-KI | Telekommunikation, vRAN, ORAN, zentralisiertes/verteiltes RAN | KI-Inferenz, Virtualisierung, Datenanalyse, Industrieautomatisierung, Vision Analytics | Medienstreaming, KI-Inferenz, industrielles IoT | Telco RAN, Compact Edge | Macro-RAN-Standorte |
| Formfaktor | Ultrakompakt | MicroTower | Mittlere Tower (4,5U Rack-Option) | Performance-Tower (4U, Rack-Option) | 1U-Rack | 1U-Rack | Tischgerät, Rack (2U) und Schrank | 2U Robust | 2U Robust | Robuster 2-Node Formfaktor mit 2U |
| Prozessor | Intel® Xeon® 6300 Series, Intel® Xeon® E und Intel® Pentium® | Intel® Xeon® E Prozessoren mit bis zu 8 Kernen | Skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren der 4. und 5. Generation, bis zu 32 Kerne | Intel® Xeon® 6700/6500 Prozessoren der P-Serie, bis zu 86 P-Kerne pro Socket | Intel® Xeon® 6300 Series, Intel® Xeon® E und Intel® Pentium® Prozessoren bis zu 8 Kerne | Intel® Xeon® 6 SoC-Prozessoren mit Intel® vRAN Boost | AMD EPYC™ Prozessoren der 4. Generation (bis zu 64 Kerne) | Skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren der 4. Generation, 32 Kerne | Skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren der 4. Generation, 32 Kerne | Intel® Xeon® 6 SoC-Prozessoren mit Intel® vRAN Boost, 72 Kerne |
| Max. Arbeitsspeicher | Bis zu 128 GB DDR5 ECC | Bis zu 128 GB DDR5 | Bis zu 1.5 TB DDR5 | Bis zu 8 TB DDR5 | Bis zu 128 GB | Bis zu 512 GB DDR5 | Bis zu 768 GB | Bis zu 4 TB DDR5 | Bis zu 4 TB DDR5 | Bis zu 1 TB DDR5 |
| Datenspeicher | 4 LFF NHP SATA HDD oder 4 SFF NHP SSD | 4 LFF oder 8 SFF, HPE NS204i-u Gen11 NVMe Hot-plug-fähig | 4 bis 8 LFF SAS/SATA oder 8 bis 16 SFF SAS/SATA HDD/SDD | Bis zu 12x EDSFF oder 8x SFF oder 4x LFF Laufwerke | Bis zu 4+2 Hot-plug-fähige SFF oder 2 LFF | Die Hauptplatine unterstützt 2x M.2-Laufwerke. | 2 SFF oder 6 EDSFF SATA/NVMe | 8 M.2 NVMe | 8 M.2 NVMe | 2 M.2 NVMe |
| Management | HPE iLO 6, OneView, Compute Ops Mgmt | HPE iLO 6, Compute Ops Mgmt | iLO 6 | iLO 7 | HPE iLO 6, OneView, Compute Ops Mgmt | Enthalten – HPE iLO 7 Standard mit Intelligent Provisioning (integriert), HPE OneView Standard (erfordert Download), Compute Ops Mgmt | HPE iLO 6, Compute Ops Mgmt | iLO 6 | iLO 6 | iLO 7 |
| GPU | - | Bis zu eine GPU mit einfacher Breite | Bis zu 2 GPU mit einfacher Breite | Bis zu 8 GPUs mit einfacher Breite oder 4 GPUs mit doppelter Breite | Optional | Bis zu (2) halbhohe, halblange GPUs oder bis zu (2) 100 W Inline-Beschleuniger | Eine GPU mit doppelter Breite oder bis zu 3 GPUs mit einfacher Breite | Optional | Optional | Bis zu 2 HHHL-GPUs |
FAQs
Was ist Edge Computing und wofür sollte ich es einsetzen?
Edge Computing ist ein verteiltes Computing-Modell, dass Daten in der Nähe ihres Entstehungsortes verarbeitet und analysiert – wie Fabriken, Einzelhandelsstandorte, Fahrzeuge, Campusgelände oder Remote-Standorte – anstatt sich ausschließlich auf zentralisierte Rechenzentren oder Public Cloud Services zu verlassen. Durch die lokale Datenverarbeitung können Unternehmen die Latenz verringern, die Bandbreitennutzung begrenzen und den Betrieb auch bei eingeschränkter Konnektivität aufrechterhalten. Daher eignet sich Edge Computing hervorragend für Echtzeit-Analytik, Automatisierung und KI-gestützte Workloads.
Warum sollte ein Unternehmen Edge Computing einsetzen?
Unternehmen setzen Edge Computing ein, wenn digitale Initiativen direkt mit physischen Betriebsabläufen zusammenwirken. Fertigungslinien, Einzelhandelsgeschäfte, Logistik-Hubs, Krankenhäuser und Energieanlagen erzeugen große Datenmengen, die oft eine sofortige Reaktion erfordern. Aus betriebswirtschaftlicher Sicht verbessert Edge Computing die betriebliche Effizienz, die Ausfallsicherheit und die Kostenkontrolle. Die lokale Datenverarbeitung verringert die Abhängigkeit einer ständigen Konnektivität, begrenzt den Bandbreitenverbrauch und unterstützt die Anforderungen an die Datensouveränität, wenn Edge-Bereitstellungen über frühe Pilotprojekte hinaus in breitere Produktionsumgebungen skaliert werden.
Welche Hardware wird für Edge Computing benötigt?
Edge-Computing-Hardware muss außerhalb kontrollierter Rechenzentrumsumgebungen zuverlässig arbeiten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Servern sind Edge-Systeme oft mit Einschränkungen in Bezug auf Platzbedarf, Stromversorgung, Kühlung, Akustik und physische Sicherheit konfrontiert. Über die reine Leistungsfähigkeit hinaus muss Edge-Hardware auch integrierte Sicherheits- und Remoteverwaltungsfunktionen bieten. Da vielen Edge-Standorten kein IT-Personal vor Ort zur Verfügung steht, müssen Plattformen sichere Bereitstellung, Remote-Zugriff, Überprüfung der Firmware-Integrität und autonomen Betrieb unterstützen, um gleichbleibende Leistung und Schutz im großen Maßstab zu gewährleisten.
Wie funktioniert ein ProLiant Server für Edge Computing?
HPE ProLiant Server erweitern Rechenkapazitäten der Enterprise-Klasse, die über das Rechenzentrum hinaus bis zu Edge-Standorten reichen, ohne Kompromisse bei Sicherheit, Leistung oder Verwaltbarkeit einzugehen. Auf den ProLiant-Systemen am Edge laufen die gleichen Betriebssysteme, Hypervisoren und Container Plattformen, die auch zentral eingesetzt werden, wodurch eine einheitliche Architektur über alle Umgebungen hinweg gewährleistet wird. Integrierte Sicherheitsfunktionen wie Silicon Root of Trust, Secure Boot und kontinuierliche Firmware-Validierung tragen zum Schutz von Systemen bei, die an physisch exponierten Standorten eingesetzt werden, und unterstützen gleichzeitig standardisierte Lebenszyklusvorgänge.
Welche HPE ProLiant Server-Modelle eignen sich am besten für Edge Computing-Bereitstellungen?
HPE bietet verschiedene ProLiant-Modelle, die je nach Workload und Umgebungsanforderungen speziell für Edge-Bereitstellung geeignet sind. Kompakte Rack- und Tower-Systeme wie der ProLiant DL20, DL110 und DL145 sind für platzbegrenzte Standorte und Außenstellen konzipiert, während robuste Plattformen wie die ProLiant DL145 und die EL-Serie für härtere Betriebsbedingungen geeignet sind. Diese Plattformen vereinen Leistung, Energieeffizienz und Umweltverträglichkeit. Für KI-gestützte Anwendungsfälle unterstützen neuere ProLiant-Generationen GPU-Beschleunigung und eine höhere Kerndichte, während die Energieeffizienz aufrechterhalten wird, was die kontinuierlichen Investitionen von HPE in Edge-optimierte Designs widerspiegelt.
Tipps für den Einstieg in Edge Computing
- Sich auf Workloads konzentrieren, die eine lokale Verarbeitung erfordern. Edge Computing eignet sich am besten für Workloads mit Einschränkungen hinsichtlich Latenz, Bandbreite oder Zuverlässigkeit wie z. B. Echtzeit-Analytik, KI-Inferenz, Automatisierung und betriebliche Steuerung, wobei die lokale Ausführung klare Vorteile in Bezug auf Leistung und Ausfallsicherheit bietet.
- Skalierbarkeit und Wiederholbarkeit frühzeitig planen. Die Standardisierung von Plattformen, Konfigurationen und Bereitstellungsmodellen von Anfang an reduziert die Fragmentierung und ermöglicht es, Edge-Bereitstellungen effizient über die anfänglichen Standorte hinaus zu skalieren.
- Sicherheit als grundlegend betrachten, nicht als zusätzliches Element. Da Edge-Systeme oft physisch exponiert sind, sollte die Sicherheit in die Plattform selbst integriert werden, einschließlich Geräteidentität, sicherem Bootvorgang, Firmware-Integritätsprüfung und kontrolliertem Remote-Zugriff.
- Remote-Betrieb und Lifecycle Management priorisieren. Bei begrenzter IT-Unterstützung vor Ort sind erfolgreiche Edge-Implementierungen auf zentrale Transparenz, automatisierte Bereitstellung, Überwachung, Aktualisierungen und Lebenszyklus-Governance angewiesen.
- Den Edge auf eine umfassendere Hybridarchitektur ausrichten. Den Edge als Erweiterung einer hybriden Architektur zu betrachten, die Edge, Core und Cloud umfasst, ermöglicht Skalierbarkeit, während zentralisierte Steuerung und Konsistenz der Architektur aufrechterhalten wird.
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